TreeNet® 分類による適合モデルおよび主要な予測変数を検出の部分依存プロット

このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください

部分依存プロットを使用して、重要な変数または変数のペアが予測応答の推定事象確率にどのように影響するかを把握します。
Minitabでは、1/2対数オッズと各予測変数の限界平均をプロットして、より高い事象確率を生み出す予測値の範囲を特定するのに役立ちます。fit = 1/2対数(事象確率/1 - 事象確率)と事象確率の間のこの1対1の関係は、簡単に解釈できます。たとえば、グラフから、適合値が0の場合、事象確率は0.5です。

オッズ = イベント確率/(1-イベント確率)

部分依存プロットをさらに追加するには、結果でそのタイプの最後のプロットの後のプロットする予測変数をさらに多く選択するをクリックします。

1つの予測変数の部分依存プロット

1つの予測変数の部分依存プロットは、事象確率を表す平均適合が予測値レベルの変化とどのように変化するかを示します。

このプロットは、欠陥の種類が正常から固定から可逆的に変化するにつれて、心臓病イベントの確率が増加することを示しています。最後のカテゴリは、この変数のデータが欠落している場所です。

2番目のプロットは、心臓病事象の最も高い確率は、透視検査で着色された主要血管の数が1~3の間であることを示しています。

3番目のプロットは、胸痛タイプが4の場合、心臓病発生率の平均1/2対数オッズが約−0.05から−0.03から0.03に増加することを示しています。

4番目のプロットは、古いピーク値が高いほど、値が3に達するまで心臓病を持つ可能性が高くなり、その確率は平坦であることを示しています。

2つの予測変数の部分依存プロット

2つの予測変数の部分依存プロットは、プロットされた予測変数が適合に及ぼす相互作用の影響を示しています。適合値と事象確率の関係により、このプロットを使用して最適な予測変数値を特定できます。適合度が高くなるにつれて、事象確率は単調に増加します。

2つの予測変数の部分依存プロットは、2つの重要な変数の予測値の変更に伴う応答の変化を示します。カテゴリ予測変数の場合、Minitabは予測変数のさまざまなレベルでのさまざまな関係の行列プロットを表示します。連続予測変数の場合、この関係の曲面プロットまたは等高線プロットが表示されます。

曲面プロットと等高線プロットは、好ましい評価の最も高い確率が100〜120 の間の最大心拍数と5〜6の間の古いピークであることを示しています。

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